인공지능을 활용한 교통사고 과실 평가 기술 개념도.

 

[대학저널 온종림 기자] 지스트(광주과학기술원) 기계공학부 이용구 교수 연구팀이 인공지능(AI) 기술로 블랙박스 영상을 분석해서 교통사고 과실 비율을 평가하는 데 성공했다. CCTV 영상 분석을 통한 범죄 예방 및 분석, 자율주행 안전 예방 장치 등 다양한 분야에 접목될 것으로 기대된다.

연구팀은 블랙박스에 찍힌 사고 영상 1,200건을 분석해 인공지능 네트워크에 학습시키고 교통사고 과실을 평가하는 기술을 개발해 주목받고 있다. 블랙박스 영상은 사고 상황에 대한 정보를 그대로 담고 있으므로 주관적 관점이 없는 인공지능이 사고 과실을 평가하면 가장 객관적인 평가가 가능할 것이라는 점에 착안했다.

사고 영상을 분석하려면 차도, 차선과 같은 ‘공간 정보’와 사고 차량의 움직임과 같은 ‘시간 정보’를 동시에 분석해야 하므로, 연구팀은 동시 분석이 가능한 3D CNN(3D Convolutional Neural Networks) 기술을 활용했다.

연구팀은 사고 관련 정보를 시간에 따라 누적한 후, 누적된 정보를 분석하여 최종 사고 과실을 평가하는 방식으로 기술을 개발할 수 있었다고 밝혔다.

이번 연구성과를 활용하면 보험업계에서는 기초적인 역학조사에 투입되는 전문가 인력을 획기적으로 줄이고 변호사의 분쟁 심의를 지원할 수 있다. 분쟁 심의에 소요되는 기간도 획기적으로 단축 가능하다. 소비자 역시 사고에 대한 객관적 정보를 얻을 수 있으므로 추가적인 분쟁 제기를 하지 않아 비용과 시간을 절감할 수 있다.

이용구 교수는 “이번 연구성과는 인력에 의존하고 있는 사고 심의를 자동화하는데 활용할 수 있을 뿐만 아니라 소요 시간을 획기적으로 개선할 것으로 기대된다”라고 말했다.

이번 연구 결과는 국제학술지인 ‘JCDE(Journal of Computational Design and Engineering)’에 7월 게재됐다.

 

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